Maschinelles Lernen für die Modellierung und Regelung der Emissionen von Hybridfahrzeugen in Realfahrzyklen, ML-MoRE - Maschinelles Lernen für die Modellierung und Regelung der Emissionen von Hybridfahrzeugen in Realfahrzyklen

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Tags: Prognose ? CO2-Minderung ? Hybridfahrzeug ? Netzintegration ? Emission ? Physikalisches Modell ? Verbrennungsmotor ? Modellierung ? Elektromobilität ? Verkehr ? Fahrverhalten ? Schadstoffbildung ? Versuchsfahrzeug ? Weiterbetrieb ?

Region: Baden-Württemberg Rheinland-Pfalz Baden-Württemberg Rheinland-Pfalz

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License: Creative Commons Namensnennung-keine Bearbeitung-Nichtkommerziell 4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (Finanzielle Förderung)
• KST-Motorenversuch GmbH & Co. KG (Projektverantwortung)
• RA Consulting GmbH (Projektverantwortung)
• Rheinland-Pfälzische Technische Universität Kaiserslautern-Landau (Projektverantwortung)
• Umweltbundesamt (Bereitstellung)

Last harvest: 15.07.2026 00:19

Time ranges: 2020-09-01 - 2022-08-31

Alternatives

• Source: ufordat-uba
  Title: Maschinelles Lernen für die Modellierung und Regelung der Emissionen von Hybridfahrzeugen in Realfahrzyklen, ML-MoRE - Maschinelles Lernen für die Modellierung und Regelung der Emissionen von Hybridfahrzeugen in Realfahrzyklen
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• Source: ufordat-uba
  Title: Maschinelles Lernen für die Modellierung und Regelung der Emissionen von Hybridfahrzeugen in Realfahrzyklen, ML-MoRE - Maschinelles Lernen für die Modellierung und Regelung der Emissionen von Hybridfahrzeugen in Realfahrzyklen
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